NVIDIA öffnet sich ein neues Robotik-Forschungslabor in Seattle um die bahnbrechende Robotikforschung vor allem bei der Beherrschung einer Küche voranzutreiben. Ziel des Labors ist es, der nächsten Robotergeneration die sichere Zusammenarbeit mit Menschen zu ermöglichen.
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Voll integrierte Systeme
„In der Vergangenheit konzentrierte sich die Robotikforschung eher auf kleine, unabhängige Projekte als auf vollständig integrierte Systeme. Wir bringen ein kollaboratives, interdisziplinäres Expertenteam aus den Bereichen Robotersteuerung und -wahrnehmung, Computer Vision, Mensch-Roboter-Interaktion und Deep zusammenLernen “, sagte der neue Laborleiter. Dieter Fox Senior Director für Robotikforschung bei NVIDIA und Professor an der UW Paul G. Allen School für Informatik und Ingenieurwesen.
Das Labor wird fast 50 Wissenschaftler, Fakultätsbesucher und Praktikanten aufnehmen, um die Robotik in realistischen Szenarien zu untersuchen. Die erste davon ist eine echte Küche, in der ein mobiler Manipulator alles tut, von der Entnahme von Gegenständen aus Schränken bis zur Unterstützung beim Kochen einer Mahlzeit.
Der Roboter baut auf dem Know-how von NVIDIA in der fotorealistischen Simulation auf und nutzt Deep Learning, um bestimmte Objekte ausschließlich anhand seiner eigenen Simulation zu erkennen. Daher ist keine langwierige manuelle Datenkennzeichnung erforderlich.
Spitzentechnologien
Das einzigartige System integriert modernste Technologien, die von den Laborforschern entwickelt wurden. Diese Technologien ermöglichen es dem Roboter, Objekte zu erkennen, die Position von Türen und Schubladen zu verfolgen sowie Objekte von einem Ort zum anderen zu erfassen und zu bewegen.
Die verwendeten Technologien sind : Dichtes artikuliertes Echtzeit-Tracking DART eine Methode zur Verwendung von Tiefenkameras, um die Umgebung eines Roboters zu verfolgen Pose-CNN: 6D-Objektposenschätzung , eine Methode für d Ermitteln der 6D-Pose und der Ausrichtung von Objekten Riemannian Motion Policies RMPs für die Steuerung reaktiver Manipulatoren ein neues mathematisches Framework, das eine Bibliothek einfacher Aktionen zu komplexem Verhalten kombiniert, und Physikbasierte fotorealistische Simulation , realistische Simulationsumgebungen, die die visuellen Eigenschaften von Objekten sowie die Kräfte und Kontakte zwischen Objekten und Manipulatoren modellieren.
„Wir sind der Meinung, dass es an der Zeit ist, die nächste Generation von Robotern zu entwickeln. Indem wir die jüngsten Fortschritte in den Bereichen Wahrnehmung, Kontrolle, Lernen und Simulation zusammenführen, können wir der Forschungsgemeinschaft helfen, einige der größten Herausforderungen der Welt zu lösen“, sagte erFuchs.